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1、Hash Join概述

Apache Spark共提供了五种JOIN机制，其中常用的有三种：Shuffle Hash Join、Broadcast Hash Join及Sort Merge Join，它们都基于Hash Join，只不过需要在Hash Join前后进行Shuffle、Broadcast或Sort

实际上，Hash Join算法来自于传统数据库，而Shuffle、Broadcast和Sort是大数据（数据仓库）在分布式场景下两者结合的产物。因此，我们也说大数据（数据仓库）是由传统数据库发展而来的

通常情况下，Hash Join使用两个表中较小的表在内存中建立以Join Key为Key的哈希/散列表（Hash Table），然后扫描较大的表，同样对大表Join Key进行Hash后探测哈希/散列表，找出与哈希/散列表匹配的行

Hash Join主要分为两个阶段：建立阶段（Build Phase）和探测阶段（Probe Phase）

• Bulid Phase：较小的表被构建成以Join Key为Key的Hash Table，较小的表也称Build Table
• Probe Phase：扫描较大表的行并计算Join Key的哈希值，与Build Table哈希表比对，若相同则进行JOIN，较大的表也称Probe Table

值得注意的是，Hash Join适用于较小的表完全可以放于内存的情况，如果表较大，无法构造在内存中，则优化器会将它分成若干个Partition，将不能放入内存的部分写入磁盘，此时会多一个写的代价，I/O性能差

Apache Spark将参与JOIN的两张表抽象为流式遍历表（StreamIter）和查找表（BuildIter），通常StreamIter为大表，BuildIter为小表，这是由Spark根据JOIN策略自动决定的。对于每条来自StreamIter的记录，都要去BuildIter中查找匹配的记录

2、影响JOIN的因素

影响JOIN性能和JOIN结果的因素主要包括：数据集的大小、JOIN的连接条件以及JOIN的连接类型

1）数据集的大小

参与JOIN的数据集大小会直接影响JOIN操作的执行效率。同样，也会影响Spark JOIN机制的选择

2）JOIN的连接条件

JOIN的条件涉及字段之间的逻辑比较关系。根据JOIN的条件，JOIN可分为两大类：等值连接和非等值连接

• 等值连接：涉及字段之间一个或多个必须同时满足的相等条件（运算连接符为=）
• 非等值连接：涉及字段之间一个或多个必须同时满足的非相等条件（运算连接符不为=）

3）JOIN的连接类型

在输入数据集的记录之间应用连接条件之后，JOIN类型会影响JOIN操作的结果。Spark主要有以下几种JOIN类型：

• 内连接（Inner Join）：返回连接条件都匹配的记录
• 外连接（Outer Join）：分为左外连接、右外链接和全外连接
• 交叉连接（Cross Join）：交叉连接返回两个表的笛卡尔乘积
• 半/反连接（Semi/Anti Join）：返回匹配/不匹配右表的左表数据

3、Spark中的JOIN机制

Spark共提供了五种JOIN机制来执行具体的JOIN操作：

• Shuffle Hash Join
• Broadcast Hash Join
• Sort Merge Join
• Cartesian Product Join
• Broadcast Nested Loop Join

3.1、Shuffle Hash Join

当要JOIN的表数据量较大时，一般选择Shuffle Hash Join。这样可以将大表按照Join Key进行重分区，保证每个相同的Join Key都发送到同一个分区中

Shuffle Hash Join的基本步骤如下：

• Shuffle阶段：对于两张参与JOIN的表，分别根据Join Key进行重分区，该过程会涉及Shuffle，保证Join Key值相同的记录被分到同一个分区
• Hash Join阶段：对于每个Shuffle Read分区，会将分区中较小表（BuildIter）构建成一个Hash Table放入内存，然后根据Join Key与较大的表记录进行匹配

Shuffle Hash Join的条件与特点如下：

• BuildIter的总体估计大小超过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold（default 10MB）设置的值，即不满足Broadcast Hash Join条件
• 仅支持等值连接，且参数spark.sql.join.preferSortMergeJoin（default true）需要设置为false，即不满足Sort Merge Join条件（Join Key不需要排序）
• 支持除了全外连接（Full Outer Join）外的所有JOIN类型，对于Full Outer Join，需要建立双向Hash Table，代价太大，因此Full Outer Join默认都是基于Sort Merge Join来实现
• 需要对小表构建Hash Table，属于内存密集型操作，如果构建Hash Table的一侧数据较大，可能会造成数据倾斜和OOM
• StreamIter的大小是BuildIter的三倍以上

Shuffle Hash Join：Shuffle会带来较多的网络I/O开销，因此性能较差。同时，在Executor的内存使用方面，如果Executor的数量足够多，每个分区处理的数据量可以控制到比较小

3.2、Broadcast H